요약

신경망의 정확도와 강건성 사이의 트레이드오프를 개선하기 위한 '인스턴스 적응형 적대적 학습(Instance adaptive adversarial training)' 기법을 소개합니다. 데이터의 특성에 따라 적대적 학습을 조절하여 모델의 성능을 최적화하는 연구 내용을 다룹니다.

핵심 포인트

• 인스턴스 적응형 적대적 학습 기법 제안
• 신경망의 정확도와 강건성 간의 트레이드오프 개선
• 데이터 인스턴스별 맞춤형 적대적 훈련 적용